低耦合或代码重复在该情况中该如何抉择？
在软件开发中，代码的整洁度和可维护性是永恒的追求，而低耦合与避免代码重复（也常被称为 DRY 原则——Don't Repeat Yourself）是我们实现这一目标的两大法宝。但正如生活中的许多选择一样，这两者之间并非总是泾渭分明，有时甚至需要我们在两者之间进行权衡。
想象一下，你正在构建一个电商平台。订单处理是一个核心功能，其中包含了计算运费、处理支付、更新库存等一系列步骤。在某个环节，你需要根据收货地址来查询不同的运费规则。
场景一：初步实现，代码重复
假设你一开始没有太多的经验，或者时间非常紧迫。你会怎么做？很可能是在处理不同地区订单的函数里，直接复制粘贴一段根据地址查询运费的代码。例如，在“处理华北订单”的函数里有一段逻辑，在“处理华东订单”的函数里又有几乎一模一样的逻辑。
这样做的好处是什么？ 它非常直接，能够快速地实现功能。如果你只需要处理一两个地区，并且确定未来几年内不会有大的变动，那么这种“先重复，后优化”的策略，在极端情况下，可以让你尽快交付一个能工作的版本。它降低了当前的开发复杂度，让你专注于当前的任务。
但是，随之而来的问题也很快会显现。如果某天运费规则变了，比如需要加入一个“偏远地区附加费”，你需要去修改所有这些重复的代码块。一旦你漏掉了一个，或者在某个地方修改错了，就会引入 bug。而且，随着订单处理逻辑越来越复杂，这些重复的代码会像雪球一样越滚越大，让整个模块变得难以阅读和维护。
场景二：过度优化，高耦合
现在，我们看到了代码重复的弊端，决定要“优化”。一个可能的优化方向是，创建一个独立的函数来处理运费计算。你可能会写一个 `calculateShippingCost(address)` 函数，然后在处理不同地区订单的函数中，都调用这个 `calculateShippingCost` 函数。
这看起来是解决了代码重复的问题，而且这个 `calculateShippingCost` 函数本身可能还会被其他模块调用，比如在生成订单详情页的时候。
然而，仔细思考一下，这个 `calculateShippingCost` 函数是如何工作的？它内部很可能包含了一个巨大的 `ifelse ifelse` 结构，或者一个庞大的 `switch` 语句，用于判断不同的地址区域，然后应用不同的运费规则。
这种设计的问题在于 耦合。这个 `calculateShippingCost` 函数紧密地依赖于“地址”这个概念，并且直接知道所有地区以及它们对应的运费规则。如果明天新增一个“西南地区”，或者某个区域的运费规则发生变化，你不仅要修改 `calculateShippingCost` 函数，而且这个修改可能会影响到所有调用它的地方。
更糟糕的是，如果这个运费计算逻辑未来还需要考虑订单重量、商品类型、会员等级等更多因素，那么 `calculateShippingCost` 函数会变得越来越庞大、越来越复杂，成为一个“上帝对象”或“大泥球”，维护起来异常困难。任何对运费规则的细微调整，都可能牵一发而动全身。
抉择的艺术：如何在两者间找到平衡
那么，在低耦合和避免代码重复之间，我们究竟该如何抉择？这更像是一种艺术，一种基于对未来、对项目需求、对团队协作的判断。
代码重复： 在某些极端情况下，尤其是在原型开发、快速验证想法，或者面对那些极不可能改变的、非常独立的、且只在少数几个地方使用的代码块时，适度的代码重复是可以接受的。关键在于“适度”和“极不可能改变”。如果你感觉这段代码有任何一丝可能在未来被修改或扩展，那么就不要让它重复。
低耦合： 追求低耦合是软件工程的基石。它意味着将系统分解成小的、独立的、职责明确的单元（模块、类、函数）。这些单元之间的依赖关系应该尽量少，并且易于理解。这样做的好处是，你可以独立地修改或替换某个单元，而不会对其他部分产生不可预知的连锁反应。
更优的解决方案：解耦与抽象
回到运费计算的例子，更“聪明”的办法不是简单地复制代码，也不是把所有逻辑都塞进一个函数里。而是要 解耦。
我们可以引入 抽象 的概念。例如，我们可以定义一个“运费策略”的接口（或者抽象基类），它有一个方法叫做 `calculate(order)`。然后，我们可以为每个地区或每种运费计算逻辑创建一个具体的实现类，比如 `NorthernChinaShippingStrategy`、`EasternChinaShippingStrategy` 等。
在主订单处理流程中，我们可以根据订单的收货地址，动态地选择并实例化一个合适的运费策略对象，然后调用它的 `calculate` 方法。
这样做的好处是什么？
1. 解决了代码重复： 运费计算的通用逻辑（例如，如何接收订单、如何调用策略）可以放在一个地方，而具体的地域性规则则分散在不同的策略类中。
2. 实现了低耦合： 订单处理模块不再直接知道具体的运费计算规则，它只知道如何与一个“运费策略”对象交互。新增一个地区或者修改一个地区的运费规则，只需要添加或修改一个对应的策略类，而无需改动订单处理的核心逻辑，也无需改动其他策略类。
3. 易于扩展： 未来如果需要引入新的运费计算方式（比如基于商品类型的运费），只需要实现一个新的策略类即可，非常方便。
总结一下，抉择的关键在于：
识别变化的频率和可能性： 如果一段代码在短期内极不可能改变，并且只在极少数地方使用，那么允许一些重复可能暂时简化工作。但如果有一丁点改变的风险，就应该考虑抽象。
关注系统的可维护性和可扩展性： 软件的生命周期远比初次开发长。追求低耦合，就是为未来留足空间，让系统更容易适应变化。
拥抱抽象和设计模式： 很多设计模式（如策略模式、工厂模式）就是为了解决耦合和重复问题而生的。学习和运用它们，是我们在两者之间找到最佳平衡的有力武器。
最终，大多数时候，低耦合的设计会引导我们避免代码重复。当你想避免代码重复时，往往需要引入一种抽象，而这种抽象本身就带来了低耦合。所以，与其说是在两者之间抉择，不如说是在“糟糕的代码重复”和“良好设计的低耦合”之间选择，而后者通常会自然而然地解决前者。只有在极少数“安全”的情况下，才允许短暂的、低风险的代码重复。
想象一下，你正在构建一个电商平台。订单处理是一个核心功能，其中包含了计算运费、处理支付、更新库存等一系列步骤。在某个环节，你需要根据收货地址来查询不同的运费规则。
场景一：初步实现，代码重复
假设你一开始没有太多的经验，或者时间非常紧迫。你会怎么做？很可能是在处理不同地区订单的函数里，直接复制粘贴一段根据地址查询运费的代码。例如，在“处理华北订单”的函数里有一段逻辑，在“处理华东订单”的函数里又有几乎一模一样的逻辑。
这样做的好处是什么？ 它非常直接，能够快速地实现功能。如果你只需要处理一两个地区，并且确定未来几年内不会有大的变动，那么这种“先重复，后优化”的策略，在极端情况下，可以让你尽快交付一个能工作的版本。它降低了当前的开发复杂度，让你专注于当前的任务。
但是，随之而来的问题也很快会显现。如果某天运费规则变了，比如需要加入一个“偏远地区附加费”，你需要去修改所有这些重复的代码块。一旦你漏掉了一个，或者在某个地方修改错了，就会引入 bug。而且，随着订单处理逻辑越来越复杂，这些重复的代码会像雪球一样越滚越大，让整个模块变得难以阅读和维护。
场景二：过度优化，高耦合
现在，我们看到了代码重复的弊端，决定要“优化”。一个可能的优化方向是，创建一个独立的函数来处理运费计算。你可能会写一个 `calculateShippingCost(address)` 函数，然后在处理不同地区订单的函数中，都调用这个 `calculateShippingCost` 函数。
这看起来是解决了代码重复的问题，而且这个 `calculateShippingCost` 函数本身可能还会被其他模块调用，比如在生成订单详情页的时候。
然而，仔细思考一下，这个 `calculateShippingCost` 函数是如何工作的？它内部很可能包含了一个巨大的 `ifelse ifelse` 结构，或者一个庞大的 `switch` 语句，用于判断不同的地址区域，然后应用不同的运费规则。
这种设计的问题在于 耦合。这个 `calculateShippingCost` 函数紧密地依赖于“地址”这个概念，并且直接知道所有地区以及它们对应的运费规则。如果明天新增一个“西南地区”，或者某个区域的运费规则发生变化，你不仅要修改 `calculateShippingCost` 函数，而且这个修改可能会影响到所有调用它的地方。
更糟糕的是，如果这个运费计算逻辑未来还需要考虑订单重量、商品类型、会员等级等更多因素，那么 `calculateShippingCost` 函数会变得越来越庞大、越来越复杂，成为一个“上帝对象”或“大泥球”，维护起来异常困难。任何对运费规则的细微调整，都可能牵一发而动全身。
抉择的艺术：如何在两者间找到平衡
那么，在低耦合和避免代码重复之间，我们究竟该如何抉择？这更像是一种艺术，一种基于对未来、对项目需求、对团队协作的判断。
代码重复： 在某些极端情况下，尤其是在原型开发、快速验证想法，或者面对那些极不可能改变的、非常独立的、且只在少数几个地方使用的代码块时，适度的代码重复是可以接受的。关键在于“适度”和“极不可能改变”。如果你感觉这段代码有任何一丝可能在未来被修改或扩展，那么就不要让它重复。
低耦合： 追求低耦合是软件工程的基石。它意味着将系统分解成小的、独立的、职责明确的单元（模块、类、函数）。这些单元之间的依赖关系应该尽量少，并且易于理解。这样做的好处是，你可以独立地修改或替换某个单元，而不会对其他部分产生不可预知的连锁反应。
更优的解决方案：解耦与抽象
回到运费计算的例子，更“聪明”的办法不是简单地复制代码，也不是把所有逻辑都塞进一个函数里。而是要 解耦。
我们可以引入 抽象 的概念。例如，我们可以定义一个“运费策略”的接口（或者抽象基类），它有一个方法叫做 `calculate(order)`。然后，我们可以为每个地区或每种运费计算逻辑创建一个具体的实现类，比如 `NorthernChinaShippingStrategy`、`EasternChinaShippingStrategy` 等。
在主订单处理流程中，我们可以根据订单的收货地址，动态地选择并实例化一个合适的运费策略对象，然后调用它的 `calculate` 方法。
这样做的好处是什么？
1. 解决了代码重复： 运费计算的通用逻辑（例如，如何接收订单、如何调用策略）可以放在一个地方，而具体的地域性规则则分散在不同的策略类中。
2. 实现了低耦合： 订单处理模块不再直接知道具体的运费计算规则，它只知道如何与一个“运费策略”对象交互。新增一个地区或者修改一个地区的运费规则，只需要添加或修改一个对应的策略类，而无需改动订单处理的核心逻辑，也无需改动其他策略类。
3. 易于扩展： 未来如果需要引入新的运费计算方式（比如基于商品类型的运费），只需要实现一个新的策略类即可，非常方便。
总结一下，抉择的关键在于：
识别变化的频率和可能性： 如果一段代码在短期内极不可能改变，并且只在极少数地方使用，那么允许一些重复可能暂时简化工作。但如果有一丁点改变的风险，就应该考虑抽象。
关注系统的可维护性和可扩展性： 软件的生命周期远比初次开发长。追求低耦合，就是为未来留足空间，让系统更容易适应变化。
拥抱抽象和设计模式： 很多设计模式（如策略模式、工厂模式）就是为了解决耦合和重复问题而生的。学习和运用它们，是我们在两者之间找到最佳平衡的有力武器。
最终，大多数时候，低耦合的设计会引导我们避免代码重复。当你想避免代码重复时，往往需要引入一种抽象，而这种抽象本身就带来了低耦合。所以，与其说是在两者之间抉择，不如说是在“糟糕的代码重复”和“良好设计的低耦合”之间选择，而后者通常会自然而然地解决前者。只有在极少数“安全”的情况下，才允许短暂的、低风险的代码重复。
网友意见
这是在OOD中会经常遇到的问题，比较典型。
一句话简单来说的话，就是目前你的领域模型并不完整，不支持你做出最合适的选择。这两种接口设计都有各自的优劣势，但是在目前所掌握的需求中来看并不能看出哪一种更加优秀。
两种设计的根本性的差别还不在于后一种需要写重复的代码，因为你可以用一个公共的基类型（如Pickable或者PickableBase）来解决掉所有的重复代码。
所以后一种模式的根本性的区别在于Packer无法约束OnPick的逻辑。
如果Packer的Pick方法不接受IPickable类型而是强类型的Pickable或者PickableBase，里面的OnPick的逻辑就会被强约束（如果不是virtual的）。这种设计和第一种就没有什么本质上的区别。
所以两种设计的根本性区别在于Packer是否需要对Pick动作进行强约束。开放当然是好，但是我们必须在开放和封闭之间做出权衡和取舍。一个简单的说法就是：无所不能的机器无所不能。意思是：什么都能做的机器其实什么都做不了。
没有任何约束的Packer只剩下名字，只有语义的规约。但是约束到何种程度，到底哪些东西必须被约束，哪些可能性不可能出现，这需要对需求的深刻理解和彻底分析。
在需求不能明确所有细节之前，没有办法去讨论哪一种设计更好。但是我们可以不断重构程序来适配渐进明细的需求。
但是从重构的角度来说，第一种方式的做法显然不利于重构。像上面所说的，使用具体的类型Pickable的非虚方法来约束在后面的重构中更加简单。可以看一下这段代码：
public class Packer { public Pick( Pickable item ) { item.OnPick( this );//强约束一定调用的是Pickable的OnPick方法，且这个方法不可被重写。 } } public class Pickable { public OnPick( Packer ) { //... } } 这种写法和第一种写法本质上是一样的。不要认为两个类型就是两个负责人，两个类型可以是一个负责人，一个模块。当然，你想把代码写到哪个类型都是可以的，因为你还可以这样：
public class Packer { public Pick( Pickable item ) { item.OnPick( this );//强约束一定调用的是Pickable的OnPick方法，且这个方法不可被重写。 } internal Add( Pickable item ) { //... } } public class Pickable { public OnPick( Packer packer ) { packer.Add( this ); } } 所以，代码写在哪个类型无关紧要，关键的在于接口和约束。
回到问题，强约束和弱约束两种模式到底哪种好？
不知道
事实上有两种重构的风格：
一种是由强到弱，这种模式假定所有没有列出的需求暂时都不存在，追加的需求有追加的资源投入。所以所有的约束按照强约束设计，减少扩展和变化的空间，增强系统可靠性。
一种是由弱到强，这种模式假定程序还没做完需求就会发生变化，一切皆有可能。所以所有的约束按照弱约束设计，增加扩展和变化的空间，但是系统的可靠性会降低。
但是这只是两个极端，任何实际的项目都是在这两种模式之间做权衡和取舍。
对于核心关键的功能，我们要减少扩展和变化的空间，可靠性第一位。例如充值，消费，余额等。
对于需求不明确的功能，我们要预留扩展和变化的空间，在需求稳定之后，我们再进行强约束改造。
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